8大数据用例企业和行业示例

1.360度的客户视角和更好的商业智能

随着技术变得无处不在，我们的数字足迹无处不在。从网站和移动应用程序上的点击和视图，到从现实世界和虚拟系统收集的传感器数据，数字路径不断增长。组织正在使用此数据来了解有关客户，患者，公民和用户的更多信息，然后申请理解为个人需求和行为提供服务。许多企业使用基于大数据的仪表板和高级分析软件来提供更完整的个人互动视图，将数据组合在各种内部和外部来源中，以提高客户服务，提高销售，优化营销，增强产品和产品，以及一般将更多真实情报注入其运营。

智能组织不再使用传统的、缓慢的将数据移入和移出数据仓库的方法，而是使用需要很长时间才能生成、甚至修改的静态报表，智能组织使用分布式的、基于数据湖的自动化智能分析工具，旨在一次性从不同来源收集和合成数据。这已经将商业智能从一个繁重的、高管级的计划转变为一个广泛支持的系统，即使是较低级别的管理者也可以有效地利用它。

• 除了私营部门的应用外，政府和政治家还在意识到大数据分析的好处。政治组织和行动小组越来越多地使用大数据来评估舆论，工艺有效信息，并针对其最佳支持者进行财政支持。在选举活动期间，大数据用于在投票中的投票，捐助者资源提前发现趋势，并在最重要的时候让人们参加民意调查。

2.提高客户获取和保留

通过使用大数据，组织可以更好地了解客户感兴趣的是什么，产品和服务是如何使用的，以及客户停止购买或使用产品的原因。通过大数据应用，企业可以更准确地识别客户真正在寻找什么，并观察他们的行为模式。然后，他们可以应用这些模式来改进产品，产生更好的转化率，提高品牌忠诚度，更早地发现趋势，并找到其他方法来提高整体客户满意度。

• 亚马逊(Amazon)便是这种大数据应用的最佳例证之一。该公司在上世纪90年代成立之初就实施了数据驱动决策。亚马逊测量一切，从顾客如何浏览产品到哪些产品最终进入购物车，以及各种按钮如何被点击。其他零售商迅速效仿。如今，大多数大型在线电子商务公司都在使用大数据驱动的洞察来为整个业务的运营提供信息，并保持客户的回头率。

3.更好的欺诈和网络安全

解决欺诈是企业永无止境的挑战。组织使用大数据供电的分析来识别欺诈或滥用模式，检测系统行为中的异常和挫折不良演员。大数据系统可以通过大量的交易和日志数据在服务器，数据库，应用程序，文件和设备上梳理，以识别，防止，检测和减轻潜在的欺诈行为。这些系统还可以将内部数据与来自第三方来源的外部数据组合起来，以提醒公司尚未在其自己的系统中尚未显示的网络安全威胁。没有大数据处理和分析功能，这将是不可能的。

• 金融服务业，特别是信用卡处理器，可以证明在欺诈检测中使用大数据的力量。美国运通，签证，追逐银行和类似公司使用实时大数据处理在一分钟的基础上通过数十亿的交易来识别和减轻潜在问题。在大数据系统之前，这些处理器使用复杂的规则集来确定给定的电荷是否有效。但是，这些规则集很难管理，尤其是在线交易的世界。

4.改善预测和价格优化

虽然可能无法解决明天以确定性会发生什么，但大数据正在为组织提前提供特点模式和趋势。例如，在生产产品的生产中发现短缺，使组织能够相应地调整，从而节省了供应链的昂贵的错误。早期了解产品的需求，可以帮助改善销售预测或帮助在产品上进行市场之前确定最佳价格。实际上，大数据帮助公司通过为未来可能发生的可能性提供有关可能发生的可能性的信息来提高决策。

• 特别是零售业对成本，供应链中断和定价和需求的可变性敏感。因此，零售商越来越转向大数据供电的决策，以考虑客户行为的趋势，分析各种因素，以确定最佳定价，并尽早在供应链中管理波动率，以优化库存，运输和物流。零售商甚至使用设备和传感器来监控客户的购物行为，查看停车场中的空缺率，衡量商店的流量，追踪正在选择和扫描哪些产品，并监控各种产品退货率。然后使用此数据来提高整体零售性能。
• 例如，沃尔玛从其销售点系统收集实时数据，用于定价，库存和供应链管理 - 大致每小时2.5个petabytes的数据。结果是一项高度优化的零售操作，可以几乎即时购买库存，管理其备用或过度库存库存，同时还有助于优化定价和广告促销，以及产品选择和产品。

除了帮助组织优化定价和预测外，大数据分析还在帮助他们简化其运营并最大限度地提高利润。大数据提供了机会，以衡量效率低下，确定过程改进，减少或消除瓶颈，降低成本，以可以大大优化整体性能的方式重新分配资源。

以前，组织必须依赖报告，图表和不实时仪表板来获得此数据的可见性。使用实时的大数据分析与灵活，按需可视化相结合，使得大数据理解的力量在日常经理中的手中做出更好的决策，提高效率并产生更好的结果。

• 医疗保健行业已经有效地利用大数据来提高效率并改善患者的结果。现代医疗保健管理强调数据分析，以改善患者治疗，降低医疗保健的成本，提高患者护理业务，在他们变得严重之前，现货潜在的健康趋势，以及识别可能预测新兴流行病和药物互动等问题的模式。
• 保险业也大量利用大数据以进行重大效益，特别是管理和量化风险。通过在不同数据类型的速度更大的速度获得更大的数据，诸如Allstate和全国范围内的保险公司已经能够加快索赔处理，即使在重大灾害场景中，更好的处理保险需求，并为给出的政策提供高度竞争的定价他们进入客户行为模式的可见性。大数据也有助于他们管理保险费，并启用了使用高级识别系统和会话应用程序，允许24/7客户交互。

5.改进个性化和推荐

大数据最受欢迎的使用之一是提高服务产品的推荐和个性化。在线产品的挑战是有时有一个压倒性的选择。通过所有这些选择，制定错误的决定可能导致用户，客户，患者或公民的不满意。大数据在推荐和个性化系统中推动了一些最重要的创新，为人们提供最佳符合其需求的高超特定建议。

• 除了零售那媒体和内容行业从大数据驱动的个性化中榨取了最大的价值。流媒体服务的领导者，如Netflix、亚马逊、YouTube、Hulu、Disney+等，利用他们庞大的客户行为数据库来优化搜索、评级和建议。他们使用各种各样的信息——视图、评论、点击、搜索、时间和日期偏好以及其他方面——来开发一种算法，可以最好地预测客户的兴趣。
• 在线广告也受到大数据分析的大量支持。根据非常特定的用户行为指标开发，促销，共享和显示广告，以优化点击次数，下载和转换。
• 其他行业利用大数据供电的推荐系统包括金融，保险，医疗保健甚至消费者包装商品公司。他们依靠行为数据，以告知有关提供服务和产品的决策。

6. AI的“黑暗数据”的内容分析

公司现在正在整体处理数据的Zettabytes。数据的大部分数据是非结构化信息，例如无法轻易搜索或处理的文本，视频，图像，音频和其他形式的斑点。然而，这是一个宝库，公司可以点击执行以下操作：

• 理解客户的情绪;
• 在不同数据源中查找重复模式;
• 适度的用户提交的不持平物品内容;
• 将内容与广告匹配;和
• 提供音频和视频的成绩单，更重要。

AI已启用多年不可能的大数据的自然语言处理。弄清楚如何使用此电源的公司可以利用当前坐在存储中的企业中超过90％的信息。

• 谷歌，Facebook，Twitter，亚马逊，百度等大型互联网公司清楚地了解分化为大规模的非结构化数据的价值。这些公司已经掌握了基于内容的广告和促销艺术，旨在为交易添加价值。

7.预防性维护和支持

组织已经意识到使用大数据来帮助确保其组织和系统保持职能的好处。对于许多行业来说，停机时间根本不可接受，可能导致大量业务损失甚至失去生命。系统以日志，传感器和物联网数据的形式生成大量数据，以及其他可以提供失败潜力的早期指示的其他信息。知道如何使用这些信息的组织可以看到从非计划生育中断，停机时间，自然灾害或其他破坏性事件的影响大大减少了影响。

• 没有能量和运输行业更容易受到中断的行业。这些行业在大量数据供电的预防性维护和系统操作中投入了很大投资。虽然不可能消除每个中断或停机的原因，但这些行业快速响应的能力，提供备用路由或回退，提高整体系统性能，并提供对系统操作的可见性，比以往任何时候都更有可能。

8.识别和减轻潜在风险

世界是一个复杂的地方，风险在每一个可以想象的转弯时出现。预测，规划和响应这些变化和风险对于任何操作的寿命都是至关重要的。大数据证明有助于风险管理谱，为潜在风险提供早期可见性，有助于量化风险和潜在损失，并帮助加快对重大变革的反应。

大数据供电的风险模型证明了他们在一系列行业应用中的益处，从客户和市场风险到政府停机的挑战，从而攻击自然灾害。公司可以从广泛的不同数据源摘要信息，并综合该信息，以提供更大的情境意识和对如何分配资源来处理新兴威胁的理解。

• 供应链管理和物流公司特别擅长利用大数据来帮助识别和降低潜在风险。从可能导致供应短缺的工厂关闭，到自然灾害或大流行导致的购买行为变化导致的意外需求，供应链和物流公司利用大数据了解如何最好地利用有限的资源，以减轻这些不断变化的风险。此外，实体和网络安全公司都在越来越多地利用大数据进行威胁和风险评估，从而降低新的和不断演变的风险。

大数据的力量是你可以利用的

以上概述了大数据正在改变公司在广泛的行业运营中的一些方式。

我们进入了几十年来处理大数据的经验，力量是您的指尖，以便充分利用它。未来几十年来，公司将毫无疑问依靠大数据来应对不断变化的需求，管理客户的期望，让威胁到湾威胁运营的风险，并提供越来越多的客户和员工满意度。未能利用大数据的公司对竞争对手进行了重大的战略性劣势。